主講：黃林老師

【課程背景】

隨著生成式AI、Agent智能體等技術的爆發式演進，電商行業正經歷從“效率提升”到“范式重構”的深刻變革。據Gartner預測，至2025年，AI驅動的電商決策將覆蓋70%以上供應鏈環節，代運營企業面臨“技術能力升級”與“服務模式轉型”雙重挑戰。壹網壹創作為國內頭部電商代運營企業，亟需通過AI技術實現從“人力密集型服務”向“數據智能驅動”的躍遷，應對行業及平臺的競爭壓力，并抓住AI在精準營銷、智能客服、供應鏈優化等領域的歷史性機遇。

【課程收益】

認知升級：深度理解AI技術（如多模態大模型、Agent編排）對電商代運營行業的顛覆性影響，掌握2025-2035年行業趨勢與競爭格局演變邏輯。

場景落地：精準識別AI在消費品代運營中的高價值場景（如動態定價、虛擬主播、C2M反向定制），輸出可執行的AI解決方案框架。

戰略對齊：構建“技術-業務-組織”協同路徑，制定符合企業現狀的AI戰略路線圖，平衡短期降本增效與長期生態壁壘建設。

【課程特色】

行業深度結合：聚焦快消、美妝、母嬰等核心品類，解析寶潔、SHEIN、元氣森林等頭部品牌AI實踐案例，確保內容與代運營業務高度貼合。

實戰導向設計：每章節嵌入“小組沙盤推演”（如規劃設計及具體方案），強化從理論到落地的轉化能力。

前沿數據支撐：應用2024-2025年上市公司財報、IDC/Gartner行業報告及權威的AI及消費品行業核心數據和理論、know how，確保數據嚴謹性與預測可信度。

【課程對象】

核心群體：中高層管理者（業務總監、技術負責人、產品總監等），需具備戰略決策權或跨部門協同職責。

【課程大綱】

第一章：AI技術發展及對產業、社會、生活的影響（100分鐘）

1.技術演進脈絡

歷史里程碑：1956達特茅斯會議→2012深度學習突破→2023多模態大模型爆發

技術成熟度曲線：當前處于"生產成熟期"技術：計算機視覺、NLP，未來5年爆發點：自主智能體（Agent）、具身智能（人形機器人）等

技術及行業發展：幾大關鍵技術如大模型、智能駕駛、人形機器人、AIGC等關鍵技術的發展時點，各代表性企業如OpenAI/Google/DeepSeek、阿里京東、字節/Tiktok、Shein/Amazon、宇樹機器人、等的AI技術條線發展及應用

2.產業與社會顛覆

行業重構案例：

交通行業：智能駕駛將徹底顛覆出行和物流行業，物理位移將極為便利

制造行業：智能制造、C2M、柔性制造將是未來主流，每一個特定需求都能生產

文娛行業：基于AIGC+AR/VR虛實結合的個性化娛樂和交互成為日常

社會轉變：

消費變革：消費品企業轉變為數據+AI企業，基于數據進行產品創新和優化

購物行為：電商逐漸分化和融合于各個智能化及自動化場景，所有智能體都能shopping

家庭服務：服務逐漸無人化和自動化/智能化，機器人成為家庭必備，有人服務逐漸消失

第二章：電商形態的階段性變革（80分鐘）

1.AI帶來的電商相關行業演進階段

未來2年（技術滲透與效率革命）

未來5年（模式重構與生態整合）

未來10年（技術主導與生態重塑）

2、電商行業的變革線路

貨架電商：從效率工具到決策主體

未來2年：AI選品、動態定價

虛實場景融合

電商融入每一個智能場景

直播/短視頻電商：內容與交易融合

虛擬主播商業化：

AR試穿：

興趣電商：數據驅動的小眾崛起

算法多樣性：

跨境電商：智能客服/本地化選品降低門檻

3：代運營服務價值鏈重構

未來兩年：工具替代人力

案例：AI客服系統、RPA合同審核。

風險預警：基礎代運營服務商5年淘汰率超60%。

未來十年：數據資產競爭

AI實踐：AI決策模型提高新品孵化成功率、AI在銷服領域的全面滲透

定位：代運營企業從AI+數據服務商延伸為AI服務生態，與云平臺、硬件廠商深度綁定，提供跨平臺一體化解決方案

關鍵能力：聯邦學習（跨平臺數據協作）、C2M反向定制等

小組討論（30分鐘）：

基于未來2年的變革，公司應該如何應對及規劃？請設計一個短期規劃（可以落到項目）

下午場：戰略落地與風險應對（3小時）

第三章：消費品行業的AI穿透（1小時）

產品創新范式

AI口味預測：區域限定款成功邏輯；

材料研發加速：中底研發周期壓縮至5個月。

供應鏈智能革命

小單快反：100件起訂訂單占比67%；

綠色供應鏈：追蹤系統覆蓋80%商品。

營銷服全鏈路打通

傳統的研產供銷服智能界限被打通，做到全鏈路的數據流通和AI支持

營銷、銷售、服務全面一體化

虛擬+真實、線上+線下、全天候全場景的營銷服體系

小組討論（20分鐘）：

作為一個消費品品牌企業，未來2-5年應該如何應對？可以從具體職能去設計，如智能營銷、智能服務、全鏈路C2M（如食品品牌的“AI口味預測+小單快反”全鏈路方案（包含生產端與營銷端協同機制）。

如何落地及應對（2小時）

第四章：AI技術趨勢與代運營的戰略錨點

AI技術棧與能力映射分析

核心能力矩陣：Prompt工程（營銷文案優化）、Agent編排（自動化工作流）、RAG（知識庫增強客服）、LLM微調（品牌專屬模型）。

對標案例：TikTok的AI廣告創意生成、寶潔的供應鏈預測模型、TEMU的動態定價算法。

電商代運營的AI競爭壁壘構建

技術差異化：從“工具采購”轉向“自研能力+生態合作”（如聯合開發行業模型）。

數據資產化：基于客戶數據的AI模型迭代（如用戶畫像驅動的精準營銷）。

第五章：AI在電商場景的“降本+創新”雙引擎

高價值場景拆解

營銷端：

Prompt工程：如生成千人千面的廣告文案。

AIGC工具鏈：如虛擬主播直播+AI剪輯

運營端：

Agent編排：如自動化跨平臺數據采集與競品監控

RAG方案：如構建品牌知識庫驅動的智能客服

供應鏈與組織提效

預測式補貨：融合銷售數據與輿情分析的AI模型

內部流程AI化：RPA+LLM實現合同自動審核

第六章：從技術到組織——AI落地的關鍵路徑

團隊能力升級策略

人才結構：以現有招聘崗位為基礎，構建AI能力鐵三角。

敏捷開發模式：采用“小步快跑”試點機制（如AIAgent快速原型驗證）。

技術-業務協同機制

場景優先級評估模型：ROI計算維度（節省人力成本/提升GMV/客戶滿意度）。

跨部門協作范式：AI產品經理作為“技術翻譯官”，串聯業務需求與技術實現。

小組討論（30分鐘）：

作為品牌企業，應該如何設計未來5年的長遠戰略及AI路線？如何快速讓AI產生商業價值并帶來創新？整個企業的人才結構和組織架構、運營體系應該如何配合？如何做好這個過程中的風險防范？

授課老師

黃林老師的課程大綱